大数据人力资源管理
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作者王通讯
出版社中国人事出版社
ISBN9787512910966
出版时间2016-05
装帧平装
开本16开
定价38元
货号23985520
上书时间2024-10-20
商品详情
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前言
马克思说，“一种科学，只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”（参见保尔·拉法格《忆马克思》）。大数据时代的到来，为人事科学进一步完善提供了有利条件。自从2013年我国大数据元年开始，我们就致力于大数据的研究，力求运用大数据的技术促进人事科学包括人事管理和人力资源管理的转型升级，并促使其进一步科学化、个性化、精准化和智能化。
总书记在第二届世界互联网大会开幕式发表主旨演讲时，进一步强调，“十三五”时期，中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略。国务院颁布的《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（以下简称《通知》）中指出，在当前，大数据已经成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇、提升政府治理能力的新途径。《通知》还要求我们建立用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的新的管理机制。2016年3月，中共中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》中指出：“充分运用云计算和大数据等技术，为用人主体和人才提供高效便捷服务。”在新形势之下，我们的选择就是要紧跟形势，顺势而为，尽快使人力资源工作插上大数据的翅膀，实现跨越式发展。毫无疑问，这是一项艰巨而光荣的任务。我们认为，大数据带给我们的将是一场深刻的革命：人力资源管理之发展，总体上将从“经验加感觉型”走向“数据加事实型”。
回顾新中国成立后人力资源管理的发展历程，人事管理在我国经历了相当长的一个历史阶段。从20世纪80年代之后，才有人力资源管理学说的兴起。可是，理论归理论，实践归实践。时至今日，不少单位还是沿用着老旧的一套。从21世纪开始，“信息世纪”“信息时代”的说法风行起来。按照时髦的说法，现今社会已经进入信息社会的大数据时代。但是，社会实际实行的一套做法，仍然承载着人事管理的厚重印记,距离现代人力资源管理，尚有很大差距。就在我们踟蹰而行、难以实施变革的时候，大数据飓风迎面吹来，呼啸而至，甚至使人来不及思考，这到底是怎么一回事？
旧有的、我们已经习惯了的人事管理，实际上乃是工业革命的产物。它是与以物为中心的管理思想相适应的，其典型的表现就是高耸而起的科层制。在这种组织结构之中繁忙劳作的人们，很难将自己的能动性、创造性充分发挥出来。人力资源学说强调了人力可以开发、升值的一面，这是应该充分肯定的，但是在实际操作层面，往往存在着不对称、不及时、不精确的弊端。不对称是指领导机关掌握的情况与客观事实对应不起来；不及时是指领导机关掌握的数据不是即时的，而是落后的，凭借过时的数据怎么决策？不精确是指大而化之，不能做到精准。诸如此类的弊端，严重地困扰着人力资源与社会保障工作的科学运行，也影响着人力资源管理的进一步优化。
有学者认为，所有这一切，概而观之是我们的管理还没有走出凭经验、凭印象的窠臼。换言之，人力资源管理还没有学会用数据说话，凭数据决策。这是下一步学科发展与科学决策顺利前行的不二法门、必经之路。
令人兴奋的是，大数据能够帮助人们在一定程度上做到这一点。
对于什么叫“凭数据决策”，还是给大家讲个葡萄酒定价的故事。一瓶名字叫“拉菲”的葡萄酒，动辄几千人民币，这是为什么？它值那么多钱吗？这个高的吓人的价格是通过一种怎样的机制或者规则确定下来的？为了弄清这样一个问题，我们先来看看曾经发生在美国的一件真事。
奥利是供职于美国普林斯顿大学的一位经济学教授。他多年来担任美国经济学期刊《美国经济评论》的主编，学术水平不在话下。他一方面对经济研究非常痴心，另一方面却对葡萄酒品评饶有兴趣。而其兴趣的核心是：如何通过“数据”来评估波尔多葡萄酒的质量，而非凭“品酒专家”的“品咂与吐掉”来对酒的等级说三道四。
他的思路是：酒是一种农产品，肯定会受到每年气候的重大影响。他采集了法国波尔多地区的气候数据，精细研究，发现如果收获季节多旱少雨，而且整个夏季平均气温较高，则该年产的葡萄就容易生产出高质量的酒。他还研究出了统计方程，做了验证。他指出，当葡萄熟透，液汁高度浓缩时，酒就是好的；哪年夏天温度如果特别高，葡萄容易熟透，酸度就会降低；碰到炎热少雨的年份，葡萄汁也会浓缩。总之，天气越热、越干燥，那一年就容易生产出上乘的好酒。他还说，熟透的葡萄能够生产出低敏度的口感柔润的酒，液汁高浓缩的葡萄能够生产出味道醇厚的酒。
奥利的方法是，把每年的气候数据代入自己的公式，自然就预测出任意一种酒的平均品质。照此，他曾经精确预测出100多个酒庄所生产的葡萄酒的品质。法国人依照他的方法，还给葡萄酒庄园排出1 855个等级呢。
对此，依靠“吧嗒嘴儿”而过着优裕生活的品酒师们不高兴了。这家伙不是要砸自己的饭碗吗？他们不屑一顾地说，奥利的方法“介于与滑稽之间”。他的那个公式也是“无法让人重视”的。因此，无论奥利在什么场合演讲、推销他这一套方法时，品酒师们无不报以一片嘘声。
一个叫帕克的作家，正在办着一份《葡萄酒爱好者》杂志，他开口大骂奥利是个“彻头彻尾的大骗子”。他讽刺奥利“就像某些影评一样，根据演员和导演来告诉你电影有多好，实际上却没有去过电影院”。他的意思很明白，应该去亲自品尝一下葡萄酒，才能够对酒的品质发表意见。但是问题是，在好几个月的时间里，人们是无法品尝到葡萄酒的。波尔多的葡萄酒，在装瓶之前需要盛放在橡木酒桶里发酵18~24个月，品酒专家需要在酒装在桶里4个月后进行次品尝，在这之前，葡萄酒只是发臭发酵的葡萄而已。一位著名拍卖行酒品部经理的说法正确：发酵初期的酒变化很快，不可能有人通过品尝来准确地评估酒的好坏。而奥利却能够凭借数据，得出气候与酒价的关系，指出冬季降雨量每增加1毫米，酒价会提高0001 17美元。而且奥利能够通过对数据的分析，在葡萄刚刚收获的时候，就能预测出未来酒的品质，比品酒师亲口品尝还要提前几个月！我们可以想一想，在葡萄酒期货贸易空前活跃的今天，奥利的方法能够给葡萄酒收藏者多么巨大的帮助啊！
正因为如此，20世纪90年代美国《纽约时报》头版头条刊登出了奥利对1989年波尔多葡萄酒的预测数据，从而使更多的人了解了奥利的思想。现在，那些传统的品酒师们也开始更多地关注天气了。
伦敦克里斯蒂拍卖行酒品部主席说：“很多人认为奥利是个怪人。我也认为他在很多方面的确很怪。但是我发现，他的思想和工作会在多年后留下光辉的痕迹。他所做的努力对于打算买酒的人来说，非常有帮助。”
与奥利的葡萄酒故事有异曲同工之妙的是美国棒球界詹姆斯的故事。詹姆斯在美国办着一份名为《棒球摘要》的刊物。和奥利一样，这个人也相信数据，不大赞同通过观察球员比赛来判断球员能力的做法。而后一种做法是传统的，也是多数人认可的。
詹姆斯认为，凭着肉眼观察，不足以让人了解到评价一个球员的标准。想想吧，谁能够凭观察看到上垒率0300的与0275的加强击球手之间的差别呢？如果你一年观察15场比赛，那么后者就有40%可能比前者击出更多安打。谁是好的击球手，只能从他们的记录上才能看出来。詹姆斯不仅有这种认识，而且研究出了一个自己的公式：
垒得分=（安打垒 保送上垒）×总垒数∕（打数 保送上垒）
可以看出，公式更加强调球员在垒的比重，尤其给那些保送上垒更频繁的球员更高的评级。这种做法让球探们非常不高兴。
球探们认为，要想找到一位优秀球员，必须开着车走上6 000多公里，住上百次的汽车旅馆；经历4个多月，看完200场高中生或大学生的棒球比赛。特别是，你必须走进球场，在铝制栏杆后面第四排找到一个位子，以便能够看到别人看不到的某些细节。而且，这种机会只有一次。
这就好像那些葡萄酒品尝师只相信自己的味蕾一样，这些球探们只相信自己的眼睛。
2002年，奥克兰运动队的经理比利·比恩因为了解和认同詹姆斯的那一套找人寻才做法，决定通过数据来选择棒球球员。他比较喜欢一个叫杰里米的大学生，原因是他走动更积极。可是，旁边的球探们并不喜欢他，原因是这个小伙很胖。球探们还觉得，身材笨重的人是不可能在球队里打主力的。可是比利·比恩并不这么看。而且认为应该选上这个人。后来的故事是：杰里米比那一年进队的所有球员进步都快。4年后成为主力队员。在詹姆斯的带领启发下，美国棒球研究协会已经成立，他们还有了一套用于“棒球数据分析”的专用词汇。有兴趣的朋友可以去看这本书——《赛伯计量学》。
这个故事，又不同于前一个故事。它把我们从对葡萄酒的预测评价，拉回到对体育人才的预测评价上来了。而这正切合我们本书要讨论的主题。
这两个故事对我们人力资源管理者有什么启迪意义呢？我认为起码有这样三条：
一是大数据方法能够量化管理对象。无论是人还是其他事物，只有通过量化管理对象，才能使管理走向科学。
二是大数据的量化思路可能与我们以往的量化思路不大一致。以往的量化思路太窄，大数据能够使我们脑洞大开、猛开窍。
三是大数据管理人力资源的方法，并不排斥其他方法的使用，但是大数据是更有说服力的方法，应该努力掌握。
记得有位很有影响的历史学家说过，中国人往往对数据不够重视。历史上不少皇帝拍板决策，大多缺少数据依据。比如对旱涝灾情的估计、对前线战事的估计，多是靠眼睛、靠耳朵来估摸。如果前来汇报、上奏的大臣叫得响、哭声大，则会更加重视。这样的决策之策，是很难达到科学合理的，所以往往导致误判误事，甚至酿成大祸。摆脱长期以来历史阴影的影响，在当今仍然十分必要。
大数据不仅在微观决策层面能够发挥重要作用，在宏观决策方面照样可以。1993年，美国劳工部的专家拉里·卡茨提出一个建议：可否把政府提供就业岗位技能培训的资金拿出一部分，用在提供关于怎样申请新工作和面试上。拉里提出：多花些钱给失业者做一些就业指导，就可以缩短申请失业保险的时间。也就是说，把钱花在一个新的培训计划上，可以为国家节省20亿美元。试验证明，得到就业指导的失业者比得到技能培训指导的失业者找到新工作的时间缩短了一个星期。好的案例是在得到指导力度的明尼苏达州，该项目的效果好，找到新工作的时间缩短了4周。而且找到的工作与未参与者后来找到的工资相当。拉里采用的大数据方法主要是回归分析和随机试验。
在具有明显说服力的事实面前，原来持反对意见的国会领导人也失去了反驳机会。政府终认为，在这位真正的专家帮助下，社会失业保险金支出下降了，再就业加快又带来了税收的增加。政府在就业指导项目上每投入1美元，就能节省大约2美元开支。像这样的事情，就凸显了社会科学作为科学的力量。
大数据作为信息社会的一项新技术，其诞生之意义我们尚未能够充分认识。大数据发展对于整个人类社会所产生的影响我们尚未充分估计。随着历史的前进，包括人力资源管理者在内的所有人士对这场变革意义的认识，还会不断加深。相信再过若干年，再回首这场颠覆性变革，人们将会欣然一笑：
两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山！
王通讯
2016年5月
导语摘要
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